Improving the Prediction of Potential Kinase Inhibitors with Feature Learning on Multisource Knowledge.

Zhong, Yichen; Shen, Cong; Wu, Huanhuan; Xu, Tao; Luo, Lingyun

Zhong, Yichen; Shen, Cong; Wu, Huanhuan; Xu, Tao; Luo, Lingyun.

Afiliação

Zhong Y; School of Computer Science, University of South China, Hengyang, 421001, China.
Shen C; Hunan Provincial Base for Scientific and Technological Innovation Cooperation, Hengyang, 421001, China.
Wu H; College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, 410083, China.
Xu T; School of Computer Science, University of South China, Hengyang, 421001, China.
Luo L; School of Computer Science, University of South China, Hengyang, 421001, China.

Interdiscip Sci ; 14(3): 775-785, 2022 Sep.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35536538

Assuntos

Algoritmos; Biologia Computacional; Biologia Computacional/métodos; Descoberta de Drogas/métodos; Humanos; Inibidores de Proteínas Quinases/farmacologia; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

Feature learning; Heterogeneous network; Kinase inhibitor; Multisource knowledge

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Biologia Computacional Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Interdiscip Sci Assunto da revista: BIOLOGIA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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